基于深度学习的地下洞室群凿岩钻孔效率预测方法及设备

本发明公开了一种基于深度学习的地下洞室群凿岩钻孔效率预测方法，包括如下步骤：步骤1，采集地下洞室群钻孔效率及其影响因素的相关数据，将采集的数据作为原始数据；步骤2，对采集的原始数据进行预处理，编制样本数据集；步骤3，基于反向传播神经网络建立钻孔效率预测模型；采用样本数据集对钻孔效率预测模型进行训练；步骤4，采用BFO算法优化钻孔效率预测模型中隐藏层结构的超参数；步骤5，对施工过程中的地下洞室群钻孔效率及其影响因素进行监测；将监测得到的数据进行预处理，然后通过优化后的钻孔效率预测模型，对施工过程中的钻孔效率进行预测。本发明选用细菌觅食优化算法对模型超参数进行优化，实现对模型训练效果的提高。